O desenvolvimento de software é atualmente um dos principais casos de uso de IA generativa. Uma pesquisa do Github com 500 desenvolvedores dos EUA trabalhando em grandes empresas em julho de 2023 revelou que 92% estão usando a GenAI para codificação no trabalho. Eles dizem que essas ferramentas removem o trabalho penoso das tarefas cotidianas, oferecem oportunidades de qualificação e melhoram o desempenho, a codificação e a colaboração.19 A estimativa global é que 5% dos engenheiros de software corporativo estavam usando-o no final de 2023, mas esse número pode aumentar.20
Esses números levaram a todo tipo de especulação sobre o que o futuro reserva para o desenvolvimento de aplicações na era GenAI. Esta seção explorará os cenários mais prováveis, para que você possa estar preparado ao pensar sobre como desenvolverá aplicações no futuro — e quem os desenvolverá.
“O futuro vai elevar a profissão. Com certeza vai se tornar mais estratégico. Mas, em algumas áreas, você precisará de mais precisão no código e precisará de um humano para codificar.”
—Paulo Rosado, Founder and Chairman of the Board, OutSystems
Como a GenAI pode mudar a abordagem dos líderes de TI para o desenvolvimento de aplicações
A IA generativa já está acelerando o desenvolvimento e a implementação de software ao automatizar a codificação, os testes e a otimização. À medida que mais ferramentas de IA generativas forem disponibilizadas, o impacto na TI será ainda maior. O desenvolvimento de aplicações em sua organização de TI definitivamente não será o mesmo. Aqui estão apenas algumas das coisas que serão diferentes.
Mudanças de qualificação
Como a IA generativa automatiza muitas tarefas de codificação, os desenvolvedores começarão a se envolver em trabalhos estratégicos de alto nível. Essa automação provavelmente elevará o desenvolvedor ao ponto em que ele se tornará arquiteto e designer de sistemas muito grandes. Isso também acelera o tempo que eles levam para entregar valor comercial e permite que eles decidam as coisas em um nível muito mais alto.
Ao mesmo tempo, os profissionais de TI também precisarão desenvolver habilidades em IA e ML para usar essas ferramentas de forma eficaz e supervisionar sua implementação. Embora muito trabalho seja feito pela máquina, é importante ser capaz de ler a saída, entendê-la, adaptá-la e alterá-la.
“Para usar ferramentas GenAI para código tradicional, você ainda precisa ser um especialista.”
—Rodrigo Coutinho, Cofundador e Gerente de Produto de IA, OutSystems
Mudanças na estrutura organizacional
O aumento da eficiência e da velocidade do desenvolvimento de aplicações levará a mudanças na estrutura da sua equipe de TI. Será dada maior ênfase à colaboração multifuncional, com especialistas em IA trabalhando em estreita colaboração com especialistas de domínio e partes interessadas do negócio. Isso levará a uma abordagem de TI mais colaborativa e focada nos negócios, com maior ênfase na entrega de valor ao usuário. Ao mesmo tempo, será necessária uma estrutura de governança centralizada para supervisionar o uso das ferramentas de GenAI e garantir que elas sejam usadas corretamente, especialmente pela empresa.
Maior foco em agilidade e iteração
As equipes de TI precisarão ser ainda mais ágeis e iterativas do que são agora neste novo mundo com GenAI. A capacidade de prototipar e testar ideias rapidamente também significará adotar uma abordagem mais experimental ao desenvolvimento, com um foco ainda maior na melhoria contínua e na inovação.
Gestão de automação
A GenAI assumirá muitas tarefas repetitivas e demoradas, automatizando organizações de TI de maneiras inesperadas. Embora a automação libere recursos para iniciativas mais estratégicas e inovação, é provável que gerenciar tudo isso exija requalificar e aprimorar as habilidades dos membros da sua equipe.
Aprendizagem e melhoria contínua
Sua organização de TI precisará continuar aprendendo, se adaptando e melhorando para se manter atualizada sobre a GenAI. Os líderes de TI precisarão ser informados regularmente sobre os últimos avanços em IA generativa e garantir que suas equipes tenham acesso a oportunidades contínuas de treinamento e desenvolvimento. Eles também devem ser incentivados a melhorar continuamente seus resultados de GenAI, seja código, conteúdo ou ambos.
Dicas para melhoria contínua
- Fornecer material de origem cria confiança
- Pedir um sinal positivo ou negativo como feedback é útil para aprimorar o aplicativo
- Implementar verificações pontuais humanas
Ética em TI
Não mais apenas uma questão jurídica, suas organizações de TI enfrentarão questões éticas em torno do uso da GenAI. Prepare-se para desenvolver diretrizes e princípios para o desenvolvimento e implementação responsáveis de IA e como garantir transparência e responsabilidade no uso dessas ferramentas.
Tudo isso se resume a um fato importante: há muito o que os líderes de TI devem considerar ao se preparar para o uso da GenAI para desenvolvimento de aplicações e SDLC. Para começar, veja o que isso significa para o destino do código tradicional.
GenAI e código tradicional
A GenAI oferece a pessoas que não são escritores, designers, cinegrafistas, animadores ou artistas a chance de criar trabalhos impressionantes com um simples prompt. Mas como os modelos de GenAI também foram treinados em grandes quantidades de código, é óbvio que os desenvolvedores irão usá-los para criar aplicações. Essas mudanças não vão acontecer em um futuro nebuloso — elas já estão em andamento.
Usando linguagem natural para construir aplicações
É apenas uma questão de tempo até que a linguagem natural substitua a sintaxe complexa de codificação pelo português simples e outras linguagens. Uma combinação de prompts de GenAI e automação de IA assumirá o gerenciamento do SDLC com ciclos de feedback em tempo real, assistência intuitiva e recursos de autocorreção para aumentar a confiabilidade e a eficiência operacional.
Então, onde isso coloca a codificação em geral? Em estado precário. Considere esta previsão de um artigo recente da InfoWorld: IDEs se tornarão plataformas de montagem onde os desenvolvedores se concentrarão na integração de componentes pré-construídos em vez de escrever código personalizado do zero.21
A ascensão do desenvolvimento visual completo
Com o potencial ainda maior da GenAI de gerar aplicações completas ou uma quantidade enorme de aplicações, será necessário fazer engenharia reversa para garantir que um humano entenda isso. Como resultado, em breve haverá ferramentas para explicar o código que foi gerado. Nesse ponto, o código se tornará algo que não faz mais parte da conversa; ele estará oculto dentro de interfaces.
“O código escrito está desaparecendo.”
—Paulo Rosado, Founder and Chairman of the Board, OutSystems
19 Pesquisa revela o impacto da IA na experiência do desenvolvedor, 2023. Github.
20 Lucas Mearian, Veja por que metade dos desenvolvedores em breve usará software aprimorado por IA, 2023. Computerworld, 6 de dezembro.
21 Isaac Sacolick, “10 maneiras pelas quais a IA generativa transformará o desenvolvimento de software”, 2024. Infoworld, 12 de fevereiro.